現(xiàn)如今，人工智能/深度學(xué)習(xí)/Deep Learning 異?；鸨上蔷W(wǎng)絡(luò)上絕大部分推薦的入門書籍/課程都是英文的，本來(lái)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就不行，又是英文資料著實(shí)讓人頭疼。這里咪博士向大家推薦 2 份非常不錯(cuò)的中文入門資料。是的，只有 2 份！好東西不在于多，而在于精。
一、臺(tái)灣大學(xué) 李宏毅 老師的課程
[圖片上傳失敗...(image-fe1eb2-1510625028945)]
點(diǎn)評(píng)：這可能是用中文講深度學(xué)習(xí)的課程里面，講得最好的一個(gè)了。建議先學(xué)李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，再學(xué)深度學(xué)習(xí)的課程。李宏毅老師的講解并不特別強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)推導(dǎo)（當(dāng)然，關(guān)鍵的算法還是有一步步的數(shù)學(xué)推導(dǎo)的），而是更注重算法背后的思想，像講故事一般啟迪學(xué)生的思想，非常有助于形成整體的全局觀。而且，這套課程的內(nèi)容也很新，比如在 2017 年的課程里，你就可以了解到 2017 年的最新論文。另外，這套課程每年都會(huì)有更新，就算已經(jīng)入門的朋友，重聽一遍也總會(huì)有新的收獲。要硬說(shuō)有什么缺點(diǎn)嘛，就是李宏毅老師有點(diǎn)太啰嗦了，但講課風(fēng)格風(fēng)趣幽默，相信你會(huì)喜歡的。
課程網(wǎng)址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html
傳送門 (嘩哩嘩哩)：
課程講義下載：https://pan.baidu.com/s/1qYTyok0
二、經(jīng)典書籍 Deep Learning Book (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 編著)
點(diǎn)評(píng)：看完李宏毅老師的課程，對(duì) 深度學(xué)習(xí) (Deep Learning) 和 機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning) 基本就應(yīng)該有一個(gè)大致的框架了，但對(duì)于其中的細(xì)節(jié)以及數(shù)學(xué)推導(dǎo)的部分還有許多不清楚的地方，這時(shí)候再結(jié)合這本書，查缺補(bǔ)漏，效果相當(dāng)不錯(cuò)。注意：一定要先聽完李宏毅老師的課，再來(lái)看這本書，不然在完全沒(méi)基礎(chǔ)的條件下，一上來(lái)就要啃磚頭一樣厚的大部頭，基本上沒(méi)有堅(jiān)持下去的可能。
免費(fèi)在線閱讀（英文）：http://www.deeplearningbook.org/
Github 中文翻譯：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
免費(fèi)下載（中文版 & 英文版 & 課程講義）：https://pan.baidu.com/s/1qYTyok0
【原文鏈接】 http://www.ipaomi.com/2017/10/23/深度學(xué)習(xí)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-中文-入門-書籍-課程-推薦-（附-免/
